的jackson相关jar包。 集群jar包路径：客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 Spark jar包冲突也可以参考常见jar包冲突处理方式。 父主题： MRS 应用开发开源jar包冲突列表说明

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s\clickhouse_examples_jar”目录下查看并获取当前目录的所有jar文件。 将“clickhouse-examples\out\artifacts\clickhouse_examples.jar”目录下的所有jar文件和“clickhouse-examples

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install编译构建HBase Jar包失败报错Could not transfer artifact如何处理 问题 样例代码在进行maven编译构建jar包时，Build Failed，提示错误信息：Could not transfer artifact org.apache

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Flink Jar作业访问DWS启动异常，提示客户端连接数太多错误 问题描述 提交Flink Jar作业访问DWS 数据仓库 服务时，提示启动失败，作业日志报如下错误信息。 FATAL: Already too many clients, active/non-active/reserved:

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Flink Jar作业设置backend为OBS，报错不支持OBS文件系统 问题现象 客户执行Flink Jar作业，通过设置checkpoint存储在OBS桶中，作业一直提交失败，并伴有报错提交日志，提示OBS桶名不合法。 原因分析 确认OBS桶名是否正确。 确认所用AKSK是否有权限。

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Kafka jar包冲突列表 Jar包名称 描述 kafka_2.11-*.jar 连接Kafka服务必须的jar包。 kafka-clients-*.jar 连接Kafka服务必须的jar包。 解决方案 Kafka不建议使用开源版本的包。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明

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Flink客户端lib目录、opt目录中都有flink jar包，其中lib目录中默认是flink核心jar包，opt目录中是对接外部组件的jar包（例如flink-connector-kafka*.jar）,若应用开发中需要请手动复制相关jar包到lib目录中。 针对Flink提供的几个样例工程，其对应的运行依赖包如下：

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Storm支持在Linux环境下打包。用户可以将从IntelliJ IDEA中导出的Jar包和需要的其他相关Jar包上传到Linux环境中执行打包。 打包业务的目的，是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。

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java -jar yunpi-base-auth.jar >> yunpi-auth.log nohup java -jar yunpi-base-system.jar>> yunpi-base.log nohup java -jar yunpi-bde-msvc.jar >> yunpi-bde

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~[fabric-sdk-java-1.4.1-jar-with-dependencies.jar:na] at io.grpc.Metadata$Key.<init>(Metadata.java:638) ~[fabric-sdk-java-1.4.1-jar-with-dependencies.jar:na] at

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Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。

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彻底解决了和开源jar包的冲突。 针对JDBC引入的jar和应用程序中引入jar的冲突，可以通过maven的shade修改了jar中类的路径，解决此类冲突。 排查使用的JDBC驱动是gsjdbc4.jar还是gsjdbc200.jar，如果是gsjdbc4.jar应该替换为gsjdbc200

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以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和Eclipse导出Jar包使用的JDK版本一致。 操作步骤 导出Jar包。 右击样例工程，选择导出。 图1 导出Jar包 选择JAR file，单击“Next”。 图2 选择JAR file

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childopts不生效，关键日志如下： [main] INFO b.s.StormSubmitter - Uploading topology jar /opt/jar/example.jar to assigned location: /srv/BigData/streaming/stormdir/nim

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IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。 前提条件 已执行打包Storm样例工程应用。 操作步骤 将从IntelliJ IDEA打包出来的jar包放入指定文件夹（例如“D:\source”）。

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用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x.x.x.jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class

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extraClassPath指定spark上需要额外加载的jar包的路径，jar包需要放在spark所在 服务器 上。如果spark是集群环境，则每个节点都需要放入jar包，且路径相同。 Spark所需jar包 所需jar包在数据工厂4.4.1war包中lib目录下，复制即可。 表1 jar包 jar包 必须 说明 ecore-1

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ore-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/hive-metastore-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/hive-standalone-metastore-XXX.jar,$HIVE_HOME/lib/hive-exec-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/libfb303-XXX

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文件名作为参数。 获取相关jar包。获取方式如下： 在安装好的HBase客户端目录下找到目录HBase/hbase/lib，获取如下jar包： hbase-*.jar hadoop-*.jar jackson-core-asl-<version>.jar jackson-mapper-asl-<version>

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S工具：下载地址。 下载OBSA-HDFS工具的jar包（如hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-53.8.jar）到/mnt/obsjar目录。 hadoop-huaweicloud-x.x.x-hw-y.jar包含义：前三位x.x.x为配套hadoop版本号

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IDEA中导出的jar包复制到Linux客户端指定目录（例如“/opt/jarsource”）。 若业务需要访问外部组件，其所依赖的配置文件请参考相关开发指引，获取到配置文件后将配置文件放在1中指定的目录下。 若业务需要访问外部组件，其所依赖的jar包请参考相关开发指引，获取到jar包后将jar包放在1中指定的目录下。

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